在艾滋病毒感染风险研究中的数据挖掘和机器学习:概述和建议
Qiwei Ge1, Xinyu Lu1, Run Jiang1
1Department of Epidemiology and Medical Statistics, School of Public Health, Nantong University, China.
Artificial intelligence in medicine
|May 12, 2024
概括
这篇评论绘制了15年来艾滋病毒研究中的机器学习应用. 它强调了先进的技术,如深度学习,优于传统方法,并建议未来的HIV感染风险研究方向.
科学领域:
- 医学研究 医学研究
- 数据挖掘是一种数据挖掘.
- 机器学习 机器学习
- 艾滋病毒研究研究艾滋病毒研究.
背景情况:
- 数据挖掘和机器学习在当代医学研究中越来越重要.
- 它们在人类免疫缺陷病毒 (HIV) 研究中的应用已经显著增长.
- 需要全面了解当前的趋势和技术.
研究的目的:
- 在过去15年中,为艾滋病毒研究中机器学习应用提供路线图.
- 引导新手和经验丰富的研究人员理解最先进的技术.
- 确定新出现的研究问题和艾滋病毒感染风险研究的未来方向.
主要方法:
- 在过去15年内发表的38篇文章的系统审查.
- 分析在艾滋病毒研究中使用的各种机器学习技术.
- 根据七个不同的方面对发现进行分类.
主要成果:
- 传统的回归建模是常用的,但先进的方法正在获得引力.
- 完全监督的机器学习和深度学习技术显示出卓越的预测性能.
- 在艾滋病毒感染风险方面发现了9个新的开放研究问题.
结论:
- 机器学习,特别是深度学习,为艾滋病毒研究提供了重大进展.
- 鉴定的研究问题和未来计划可以提高艾滋病毒感染风险预测和预防.
- 这一综述对该领域的研究人员来说是一个有价值的指南.
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